30、使用循环神经网络进行序列预测

使用循环神经网络进行序列预测

循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面表现出色，长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的RNN，能有效处理长序列依赖问题。本文将通过两个项目，详细介绍如何使用LSTM进行电影评论情感分类和文本生成。

电影评论情感分类

我们使用IMDb电影评论数据集进行情感分类，该数据集包含25000条训练评论和25000条测试评论，每条评论被标记为积极（1）或消极（0）。以下是具体步骤：

数据分析与预处理

1. 导入必要的模块 ：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras import layers, models, losses, optimizers
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

2. 加载数据集 ：

vocab_size = 5000
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocab_size)

这里设置词汇表大小为5000，只保留数据集中